如何直观地指示多相关性矩阵中与全面高度相关的项目的最高相关性？

Question

我有 25 项李克特式量表，我希望缩小量表。我刚刚获得了一个多向相关矩阵，并注意到项目间的相关性全面很高，大多数都在 0.8 以上。我使用 R 中的 corrplot 函数来帮助我可视化矩阵，但是当相关性如此高时，默认的配色方案实际上不起作用。我想知道是否有一种方法可以仅用颜色来指示矩阵中相关性 >0.9 的对？这是我的代码：

cor_matrix=lavCor(fit_model1f, ordered = TRUE, group = NULL, output = "cor")
round(cor_matrix, digits = 2)
corrplot(cor_matrix) # by default, method = 'circle'

这就是现在的样子 [1]：

Answer 1

您没有提供代表：https://stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example

这是使用

?lavCor

帮助页面中的数据的一个：

library(lavaan)
library(corrplot)

HStext <- HolzingerSwineford1939[,c("x4","x5","x6")]
foo <- lavCor(HStext)
corrplot(foo) # all high

col.lim=

参数可以限制图例的范围，但需要与其他参数结合使用。这不起作用：

corrplot(foo, col.lim = c(.7, .75))

因为默认情况下，

is.corr=TRUE

，这意味着它仍然从[-1, +1]中选择调色板范围。设置

is.corr=FALSE

意味着它将调色板范围基于最小/最大观察值，但仍然包括对角线上的 1。此外，最低的相关性将显得不可见，因此我仍然建议设置较低的

col.lim=

以使它们全部可见。

corrplot(foo, col.lim = c(.7, .75), is.corr = FALSE)

如有必要，您可以设置对角线缺失，以使范围仅分布在观察到的相关性上。但随后它会在每个对角面板中显示一个问号，您可以通过提供空格字符（或您选择的任何 1-2 个字符）来擦除该问号。

diag(foo) <- NA
corrplot(foo, col.lim = c(.7, .75), is.corr = FALSE, na.label = " ")